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- 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型舉例 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 EI第7課 如何通過Data Studio連接 數(shù)據(jù)倉庫 ？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 時間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來自：百科
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專屬計算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測序、生物制藥等對資源獨享，性能要求高的場景。用戶可申請獨占物理設(shè)備，獨享計算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運行 應(yīng)用場景 對安全有高要求的行業(yè)。 用戶間計算資源物理隔離，網(wǎng)絡(luò)資源邏輯隔離，結(jié)合分布式存儲及多種安全防護(hù)產(chǎn)品，為用戶打造一個立體的安全防護(hù)環(huán)境。來自：百科華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來自：百科
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云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來自：百科![]()
云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
DWS熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費者BG大數(shù)據(jù)平臺云化 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費者BG大數(shù)據(jù)平臺云化來自：專題![]()
全面的Serverless化，包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、API網(wǎng)關(guān) APIG、云應(yīng)用引擎 CAE、 數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB (DWS)、盤古大模型、AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts、事件網(wǎng)格EventGrid等產(chǎn)品，幫助企業(yè)縮短交付周期，成本大幅降低，毫秒級擴(kuò)容輕來自：專題![]()
實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科![]()
華為云計算 云知識 以GaussDB舉例，淺談商業(yè)版數(shù)據(jù)庫的斷供風(fēng)險以及國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的重要性 以GaussDB舉例，淺談商業(yè)版數(shù)據(jù)庫的斷供風(fēng)險以及國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的重要性 時間：2023-11-02 14:20:17 在當(dāng)今的信息化社會，數(shù)據(jù)庫是各行各業(yè)的核心技術(shù)之一，它負(fù)責(zé)存儲、管理和來自：百科![]()
按照業(yè)務(wù)需求新增碼表及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計 模型設(shè)計-關(guān)系建模 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個模型。 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個模型。 模型設(shè)計-關(guān)系建模 模型設(shè)計-維度建模 基于維度建模，新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實表；新建DM層并發(fā)布匯總表。來自：專題![]()
基于行業(yè)領(lǐng)域知識庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺 通過應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，快速提升數(shù)據(jù)運營能力。 優(yōu)勢 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備來自：百科![]()
手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編來自：百科![]()
發(fā)者都能依托這些公共模型快速實現(xiàn)，從而專注于業(yè)務(wù)邏輯的創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)模型類似于編程語言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在API設(shè)計時主要應(yīng)用于 “返回響應(yīng)”和json/xml類型的“Body參數(shù)”。在設(shè)計API的請求體或響應(yīng)內(nèi)容時，開發(fā)者可直接引入公共的數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的即時復(fù)來自：專題![]()
BS，從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例） 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。來自：專題![]()
模型包規(guī)范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 • 模型文件：在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同，具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定為“config來自：專題![]()
彈性云服務(wù)器 E CS 虛擬私有云 VPC 1對1免費專家咨詢 NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫 適用于讀寫密集型應(yīng)用場景，部署各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，如SQL Server、MySQL、RAC 、SAP HANA等，建議選用極速型SSD、超高IO云硬盤 優(yōu)勢來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、來自：百科![]()
基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器：ModelArts模型評估診斷 ModelArts模型評估/診斷功能針對不同類型模型的評估任務(wù)，提供相應(yīng)的評估指標(biāo)。在展示評估結(jié)果的同時，會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對模型進(jìn)行詳細(xì)的評估，獲得每個數(shù)據(jù)特征對評估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”來自：專題![]()
華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間：2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介： 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長，以及設(shè)備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)規(guī)模來自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進(jìn)行統(tǒng)一表示，它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來自：百科
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